MFA zur Quelle zurückverfolgen: Wie Amazon Ads und HUMAN das offene Internet schützen

Für Werbung erstelltes Inventar (Made-for-Advertising, MFA-Inventar) ist seit Jahren eine bekannte Belastung für das offene Internet. Dünne Inhalte, hohes Werbeanzeigenaufkommen, unnatürliche Traffic-Quellen, Websites, die auf Impressions statt auf Zielgruppen ausgerichtet sind.

Generative KI hat den Zeit-, Kosten- und Qualifikationsaufwand für die Erstellung glaubwürdig wirkender Publisher drastisch reduziert. Betreiber können nun Inhalte in großem Umfang produzieren, Autorenidentitäten fiktiv erstellen, Website-Strukturen über verschiedene Nischen und Sprachen hinweg kopieren und das redaktionelle Gerüst aufbauen, das eine Umgebung auf den ersten Blick seriös erscheinen lässt. Die gleichen Techniken, die zum Aufbau eines glaubwürdigen Blogs verwendet werden, lassen sich nun nutzen, um an einem Wochenende Hunderte von MFA-Versionen zu erstellen.

Deshalb arbeiten Amazon Ads und HUMAN zusammen, um sich weiterentwickelnde MFA-Bedrohungen zu erkennen und zu blockieren sowie Insights zu teilen, die branchenweite Abwehrmaßnahmen stärken.

Die tatsächlichen Kosten von MFA

MFA-Inventar verschwendet nicht nur Werbebudget. Es finanziert im Stillen betrügerische Umgebungen, die der Zielgruppe kaum einen Mehrwert bieten, und entzieht gleichzeitig seriösen Publishern, die qualitativ hochwertige Inhalte erstellen, Einnahmen. Jeder Euro, der in diese Machenschaften fließt, bietet böswilligen Akteuren einen Anreiz, weitere davon ins Leben zu rufen, und je länger diese koordinierten Netzwerke unentdeckt bleiben, desto stärker untergraben sie das Vertrauen der Werbetreibenden in das offene Internet.

Anstatt zu fragen: „Sieht diese Seite wie eine minderwertige MFA-Seite (Made for Advertising, speziell für Werbung erstellte Seite) aus?", sollten wir fragen: „Wer hat diese Website erstellt, und wie gelangen Benutzer hierher?" Eine Website kann eine oberflächliche Überprüfung bestehen. Namentlich genannte Autoren, Seiten zu rechtlichen Bestimmungen, verschiedene Verbraucherkategorien, der visuelle Stil eines seriösen Publishers. Wenn jedoch bei eingehenderen Untersuchungen synthetische Identitäten, gemeinsame Eigentumsverhältnisse bei der Monetarisierung und sich überschneidende Betreiberstrukturen zutage treten, ändert sich die Risikoeinschätzung.

So setzen Amazon Ads und HUMAN gemeinsam neue Maßstäbe

Amazon Ads betrachtet den Schutz der Angebotsqualität nicht als Zusatzleistung. Der Schutz der Investitionen der Werbetreibenden bildet die Grundlage. Apps und Websites werden vorab auf Qualität und Integrität geprüft, bevor sie berechtigt sind, für die Nutzung in Frage zu kommen, und unterliegen einer fortlaufenden Überwachung.

Um Käufer noch besser vor sich entwickelnden Bedrohungen zu schützen, ist das agentenbasierte Scan-System von Amazon Ads darauf ausgelegt, verdächtiges Inventar in großem Umfang automatisch zu identifizieren und zu blockieren, bevor Kampagnen Gebote darauf abgeben. Im Jahr 2025 filterte dieses System mehr als 10 Billionen Gebotsanfragen heraus, die die Verifizierungsstandards nicht erfüllten, und verhinderte so, dass sie eine Kampagne erreichten.¹ Darüber hinaus deckt die proaktive Risikoerkennung koordinierte MFA-Netzwerke auf, die allein durch manuelle Prüfungen nicht gefunden werden könnten.

Das Satori Threat Intelligence and Research-Team von HUMAN überprüft die von Amazon als MFA identifizierten Netzwerke eigenständig mittels einer indikatorbasierten Analyse. Die Methodik von HUMAN identifiziert MFA anhand messbarer Website-, Traffic- und Supply-Chain-Indikatoren, anstatt sich auf eine feste Liste zu stützen. Die Verifizierung umfasst 20 Billionen Interaktionen pro Woche auf 3 Milliarden Geräten. Im gesamten Open-Internet-Inventar kennzeichnet HUMAN derzeit täglich mehr als 50 Milliarden Gebotsanfragen als MFA, was das branchenweite Ausmaß dieser Herausforderung verdeutlicht.²

Diese Erkenntnisse fließen in die Entscheidungen zur Blockierung sowohl bei Amazon Ads als auch bei HUMAN ein. Mit jeder Untersuchung wird die Menge an Indikatoren, Infrastrukturmustern und Betreiberverhalten erweitert, die gefiltert werden, bevor sie eine Kampagne erreichen, sodass sich der Schutz verstärkt.

Wenn MFA aus Kampagnen herausgefiltert wird, erhalten Werbetreibende mehr für jeden ausgegebenen Euro: effizientere Medienausgaben, stärkere nachgelagerte Conversions und die Gewissheit, dass ihre Kampagnen in Premium-Umgebungen platziert sind.

Was die tiefergehende Untersuchung ergab

So sieht eine dieser Operationen im Detail aus. Amazon Ads und HUMAN haben kürzlich ein nischenübergreifendes Portfolio von Websites entdeckt und blockiert, die auf den ersten Blick wie separate Publisher-Angebote wirkten, aber die Merkmale eines koordinierten Netzwerks aufwiesen:

• Dutzende von Websites hatten denselben Eigentümer, wie in der ads.txt angegeben, und wurden über denselben Monetarisierungspfad freigegeben.
• Die Websites verwendeten dieselben Rechts- und Datenschutztexte erneut und verwiesen auf dieselbe eingetragene Rechtsperson.
• Identische Layoutvorlagen wurden auf verschiedenen Websites verwendet.

Die Identitätsebene erzählte dieselbe Geschichte. Es wurden gefälschte Personas gefunden, die Websites verwalten und Inhalte erstellen, wobei die Profilbilder durchgehend Anzeichen einer KI-Generierung aufwiesen. Die Rolle der KI geht hier über die Inhaltsgenerierung hinaus und erzeugt den Anschein von Glaubwürdigkeit.

Von Januar bis Juni 2026 verzeichnete HUMAN einen 4-fachen Anstieg der Gebotsanfragen aus diesem Netzwerk, da dessen Betreiber fortschrittliche Methoden einsetzten, um ihre Aktivitäten zu verschleiern.³ Dies zeigt, wie schnell sich das allgemeine Bedrohungsumfeld weiterentwickelt.

In einem ähnlichen Fall nutzte HUMAN die von Amazon identifizierten Websites als Ausgangspunkt und glich diese Signaturen mit dem gesamten Inventarpool ab, wodurch zusätzliche verbundene Websites aufgedeckt wurden, die außerhalb des aktiven Amazon-Inventars lagen. Einige waren kompromittierte legitime Websites, andere waren abgelaufene Websites, die von böswilligen Akteuren gezielt neu registriert wurden, um die Glaubwürdigkeit ihrer früheren Inhaber zu übernehmen. Diese Erkenntnisse zeigen, wie weit böswillige Akteure gehen, um Verhaltensweisen zu verbergen, die das Vertrauen von Werbetreibenden untergraben oder Werbeausgaben verschwenden könnten.

Das Endergebnis

Da MFA-Netzwerke immer ausgefeilter werden, müssen sich auch die Branchenstandards für den Schutz weiterentwickeln. Ein wirksamer Schutz der Angebotsqualität erfordert eine proaktive Erkennung von Bedrohungen, eine Kombination aus künstlicher Intelligenz und menschlichem Fachwissen sowie die Validierung durch unabhängige Verifizierungspartner.

Die Betreiber dieser Netzwerke werden sich weiter anpassen und neue Wege finden, um legitim zu wirken. Der Ansatz von Amazon Ads ist darauf ausgelegt, sich parallel zu diesen Bedrohungen weiterzuentwickeln, und unsere Kunden profitieren bereits von diesen Schutzmaßnahmen. Apps und Websites werden präventiv geprüft. Kampagnen sind vor MFA-Bedrohungen (Made for Advertising) geschützt. Und jede Untersuchung trägt zu einem stärkeren Schutz bei. Die unabhängige Validierung durch HUMAN stellt sicher, dass diese Erkenntnisse über Amazon hinausgehen und die Abwehrmaßnahmen in der gesamten Branche stärken.

Quellen:

¹ Amazon intern, 2026.

^2–3 HUMAN intern, 2026.